申请/专利权人：东南大学;苏州真趣信息科技有限公司

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117804445A

主分类号：G01C21/16

分类号：G01C21/16;G01S17/86;G01S7/48

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：一种非理想环境下的激光惯性里程计方法，1根据IMU数据对名义状态进行积分，并预测误差状态和协方差；2在激光雷达点云数据到来时，对点云进行预处理，并进行聚类处理；3基于分割好的点云簇提取包围框并进行坐标系变换，通过计算初始坐标系下相邻两帧包围框IOU，实现对动态物体的快速检测和剔除，以减少不良和不稳定的数据关联；4计算曲率提取线特征点和面特征点，对点云强度作补偿后提取强度边缘特征点；5构建观测方程，利用改进的迭代误差状态卡尔曼滤波方法，更新状态并获得更准确的载体位姿估计。本发明具有精度高、鲁棒性强、计算效率高的优点，并能够在大多数非理想场景中提供精确可靠的位姿估计结果，具有重要的实际应用价值。

主权项：1.一种非理想环境下的激光惯性里程计方法，其特征在于：具体步骤为：步骤S1：IMU数据积分，IMU数据到来时对名义状态进行积分，对误差状态和协方差进行预测；步骤S2：点云数据预处理，激光雷达点云数据到来时，首先进行点云去畸变处理，然后将无序点云进行有序化处理，即将点云按照角度和线数投影到点云图像上，接着执行剔除地面点的操作，最后对点云进行欧式聚类；步骤S3：动态物体剔除，对已分割的点云簇提取包围框，然后通过名义状态将包围框变换到初始坐标系下，最后计算初始坐标系下相邻两帧点云簇包围框的IOU来检测动态物体；步骤S4：点云特征提取，通过计算各点曲率提取线特征点和面特征点。对平面点按照入射角和入射距离进行点云强度补偿并提取强度边界特征；步骤S5：构建观测方程并更新状态，以点-线、点-面残差构建观测方程，使用改进的迭代误差卡尔曼滤波状态更新公式得到后验误差状态从而得到更准确的载体位姿估计。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学;苏州真趣信息科技有限公司 一种非理想环境下的激光/惯性里程计方法

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